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IA e drones ajudam a mapear pinheiro invasor que ameaça Cerrado e Mata Atlântica

Técnica desenvolvida por pesquisadores da UFSCar detecta com precisão a espécie Pinus elliottii, originária dos EUA, que altera o solo e afeta a biodiversidade brasileira

Revisão: Derick Machado
19 de maio de 2026
in Noticias
Invasor: fora de suas áreas originais de cultivo, o pinho-americano (Pinus elliottii) se espalha rapidamente e altera o solo (imagem: Mary Klein/BioDiversity4All)

Invasor: fora de suas áreas originais de cultivo, o pinho-americano (Pinus elliottii) se espalha rapidamente e altera o solo (imagem: Mary Klein/BioDiversity4All)

Resumo

Pesquisadores da UFSCar desenvolveram um método que usa drones e inteligência artificial para identificar o pinheiro invasor Pinus elliottii em áreas de transição entre Cerrado e Mata Atlântica.
O sistema permite mapear rapidamente a presença da espécie exótica, que altera o solo, favorece incêndios e ameaça a biodiversidade brasileira.
A tecnologia foi aplicada na Estação Ecológica de Itapeva (SP), onde identificou que 25% da área está ocupada pelo pinheiro invasor.
A solução é escalonável, de baixo custo e pode apoiar políticas públicas ambientais, além de contribuir com metas globais de restauração.
O estudo também busca detectar outras espécies invasoras e identificar plantas nativas valiosas, como pau-brasil, araucária e açaí.

As transformações silenciosas que ocorrem nos ecossistemas nem sempre são perceptíveis a olho nu, mas seus impactos podem ser profundos e duradouros. É o caso das espécies invasoras, que se instalam fora de sua área original, competem com a vegetação nativa e desestabilizam os ciclos ecológicos. Entre elas, o Pinus elliottii, originário do sul dos Estados Unidos, vem sendo motivo de preocupação em regiões brasileiras de alta sensibilidade ambiental.

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Foi diante dessa realidade que um grupo de pesquisadores da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), no campus Lagoa do Sino, desenvolveu um sistema capaz de detectar a presença desse pinheiro exótico em áreas naturais, utilizando drones e inteligência artificial. O trabalho, que acaba de ser publicado no Journal for Nature Conservation, analisou uma área de 92 hectares em Buri (SP), na zona de transição entre o Cerrado e a Mata Atlântica — duas das formações vegetais mais ameaçadas do país.

A proposta alia sensoriamento remoto de alta resolução a algoritmos de aprendizado profundo, permitindo identificar a espécie invasora com precisão a partir das imagens captadas por drones. A metodologia mostrou-se especialmente eficaz no reconhecimento do Pinus elliottii, que se destaca pela capacidade de alterar o solo, favorecer a propagação de incêndios e reduzir drasticamente a biodiversidade local.

Além de contribuir para a produção de madeira e celulose, essa árvore exótica, quando não manejada adequadamente, pode se espalhar por áreas naturais e criar verdadeiros desertos ecológicos, onde a vegetação nativa encontra dificuldades para se regenerar. Por isso, métodos como o desenvolvido pela UFSCar se tornam essenciais para prevenir e frear o avanço silencioso dessas espécies fora de controle.

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O sucesso do projeto despertou o interesse de instituições ambientais e empresas do setor florestal. A tecnologia já começou a ser aplicada na Estação Ecológica de Itapeva (SP), uma unidade de conservação da Mata Atlântica afetada pela expansão do Pinus elliottii. O diagnóstico feito pela equipe apontou uma cobertura de aproximadamente 25% da área invadida por essa única espécie — um número preocupante para a saúde ecológica da região.

A metodologia tem sido usada em parceria com organizações como a Fundação Florestal do Estado de São Paulo e empresas como a Bracell, além de contar com o apoio técnico da Bioflore e do Centro de Pesquisa e Extensão em Geotecnologias (CePE-Geo). A solução também integra iniciativas maiores, como a competição internacional XPrize Rainforest e a Jornada pelo Clima, voltadas à proteção de biomas estratégicos.

Outro ponto relevante é o caráter escalável da ferramenta. Por ser uma solução de baixo custo, rápida execução e replicável em diferentes ecossistemas, ela pode se transformar em um importante aliado para políticas públicas de conservação e atender a metas globais, como a Década da Restauração proposta pela ONU e as pautas em debate na COP30, marcada para Belém (PA).

Enquanto avança no monitoramento do Pinus elliottii, o grupo da UFSCar também trabalha no desenvolvimento de algoritmos para outras espécies exóticas de alto impacto ecológico. Estão na mira nomes como braquiária, leucena e acácia, todas amplamente disseminadas em áreas abertas. Ao mesmo tempo, o sistema pode ser adaptado para localizar espécies nativas de alto valor ecológico, como a castanheira, o pau-brasil, a araucária e o açaí — o que amplia ainda mais sua aplicação para ações de reflorestamento e gestão ambiental.

Via: Informações: Agência FAPESP
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